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Avec ou sans équivalent ˸ le poids de la définition dans une analyse lexicométrique des anglicismes

2019· dissertation· W7148427901 on OpenAlexaboutno aff
Cécile Planchon

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Language
FieldArts and Humanities
TopicLinguistics, Language Diversity, and Identity
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsEtymologyContext (archaeology)Sharecropping

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette étude repose sur l’influence empirique d’un changement de paradigme définitoire sur l’utilisation des anglicismes dans la presse écrite francophone. Construite autour d’une opposition entre anglicismes en général, anglicismes avec équivalent en français et anglicismes sans équivalent, elle analyse en diachronie (2000-2015) les nombreuses différences liées au changement de définition ainsi qu’à ses retombées sur des analyses comparatives portant sur l’origine géographique (France-Québec) et la nature (« de référence » ou « populaire ») du journal. Fort de plus de 330 millions de mots, notre corpus regroupe les publications de 2000 à 2015 de quatre quotidiens différents: Le Monde et Le Parisien pour la France, Le Devoir et La Presse pour le Québec. De plus, les listes témoins, l’une de 5 416 anglicismes et l’autre de 2 934, formées à l’aide de deux dictionnaires de langue générale (Le Petit Robert 2016 et Le Multidictionnaire de la langue française-4e édition 2013) et deux dictionnaires spécialisés (Le Dictionnaire des anglicismes de Höfler et Le Colpron, dictionnaire des anglicismes-4e édition) de France et du Québec. Premièrement, les résultats que nous obtenons montrent qu’en général, la fréquence d’utilisation est faible (0,72% pour tous les anglicismes ; 0,28% pour les anglicismes avec équivalents ; 0,44% pour les anglicismes sans équivalent) que ce soit en France ou au Québec, ce qui est plutôt conforme aux conclusions des études précédentes. Il y a cependant des différences quant aux résultats obtenus pour chaque analyse étant donné que le taux d’anglicisme est une fois et demi plus faible selon que l’on considère qu’un anglicisme doit avoir un équivalent ou non. Cela montre que la définition du concept d’« anglicisme » a un impact incontestable sur la fréquence affichée. Deuxièmement, nous observons que ce changement de définition influe également sur des critères d’analyse spécifiques tels la diatopie ou la nature des journaux.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.185
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.019
GPT teacher head0.269
Teacher spread0.250 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2019
Admission routes1
Has abstractyes

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